Estudo de caso

Como a Bayer está descobrindo o futuro da agronomia com IA generativa

Grandes modelos linguísticos estão plantando as sementes do futuro.

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Quanto melhor a pergunta

Como você pode aproveitar o potencial da IA?

A Bayer Crop Science tem um histórico de fornecer aos consultores agronômicos informações sobre a produção agrícola, agora eles as fornecem de forma mais rápida e ampla.

A Bayer Crop Science (BCS), uma divisão da Bayer AG, está comprometida em alavancar inovação, dados, tecnologia de ponta e colaboração para desbloquear soluções que podem ajudar a aprimorar as decisões que os agricultores tomam todos os dias e moldar o futuro da agricultura.

As ofertas consistem em uma grande variedade de sementes e características, produtos de proteção de cultivos e soluções digitais para a agricultura. Além disso, a BCS fornece atendimento abrangente ao cliente por meio de suas equipes de campo e parceiros de distribuição, ajudando os agricultores a tomar decisões mais informadas por meio de consultoria especializada sobre características, desempenho e uso do produto.

Na busca incansável de agilizar o fornecimento dessas informações altamente especializadas a seus consultores agronômicos e, posteriormente, aos agricultores, a BCS está determinada a liberar o potencial da IA generativa (GenAI).
 

" Reconhecemos que a IA tem um enorme potencial para ajudar nossos agrônomos a impactar positivamente os agricultores em todo o mundo, " diz Dan Kurdys, líder de negócios globais da GenAI na BCS. “Como empresa, temos uma enorme profundidade e amplitude de conhecimento agronômico, mas a síntese conveniente desse conhecimento para necessidades específicas tem sido um desafio. Os agricultores recorrem a nós, como consultores confiáveis, para ajudá-los a responder perguntas. Normalmente, respostas precisas exigem anos de experiência especializada ou consultoria em manuais de referência”, diz ele.

 

O GenAI ajudou a organizar o conhecimento agronômico de uma forma que torna a recuperação fácil e acessível.

 

“Estamos confiantes de que podemos treinar os modelos GenAI com base em nosso conhecimento agronômico e de produto e capacitar nosso pessoal a responder à grande maioria das perguntas sobre agronomia e produtos de forma mais rápida e completa do que nunca. Isso pode revolucionar a forma como atendemos nossos clientes, permitindo que desenvolvamos nosso conhecimento institucional e disponibilizemos informações altamente técnicas prontamente para nossos funcionários, parceiros e clientes."


A BCS contou com a ajuda de profissionais da Ernst & Young LLP (EY) para ajudar a criar um sistema GenAI de prova de conceito (POC). O objetivo era ajudar os consultores agronômicos da Bayer a acessar rapidamente uma ampla gama de conhecimentos técnicos.

Reconhecemos que a IA tem um enorme potencial para ajudar nossos agrônomos a impactar positivamente os agricultores em todo o mundo.

Juntos, a equipe construiu o POC em apenas 90 dias.

Agricultor verificando a qualidade da colza após a colheita
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Melhor a resposta

Um grande modelo de linguagem aprende a pensar como um especialista em agronomia

Maximizar o desempenho de um sistema GenAI começa com dados de qualidade e técnicas avançadas de solicitação.

As equipes da BCS e da EY, apoiadas pela parceira de aliança Microsoft, decidiram avaliar as verdadeiras capacidades agronômicas de um grande modelo de linguagem (LLM).

“Nosso relacionamento estabelecido com a BCS serviu como uma base sólida para a colaboração inovadora nesse campo emergente”, diz Michael Seemann, sócio de ciências biológicas da Ernst & Young LLP. “Reunimos rapidamente uma equipe composta por pessoas experientes em agronegócio, planejamento estratégico e tecnologia GenAI para identificar as oportunidades de negócios e o valor potencial da IA na Bayer.”

O LLM, construído no ambiente Microsoft Azure, foi baseado em décadas de conteúdo agregado de agronomia, dados de pesquisa de produtos e insights proprietários. Com informações adicionais armazenadas nos sistemas legados da BCS em formatos tradicionais (ou seja, planilhas e tabelas), a equipe trabalhou duro para traduzir as informações em uma estrutura que o sistema GenAI pudesse compreender. Mas a descoberta de informações não parou por aí. A equipe usou algoritmos para formatar informações de diferentes fontes em dados digeríveis para informar ainda mais o sistema GenAI.

"O sucesso de uma solução GenAI depende de dois fatores críticos: a qualidade dos dados usados como elementos fundamentais da tecnologia e os relacionamentos e padrões estabelecidos nesse conjunto de dados" observa Dan Diasio, Líder Global de Consultoria em Inteligência Artificial da EY. "A solução GenAI da Bayer se destaca em ambos os aspectos."

A equipe precisou construir o sistema GenAI para entender o contexto e os detalhes das consultas em linguagem natural. Por exemplo, o sistema precisava ser capaz de responder: “Qual é a classificação de greensnap para a semente de milho DKC25-15RIB?” que se relaciona com a capacidade de um produto de semente de milho de resistir a ventos fortes durante o período de rápido crescimento.

A equipe empregou a metodologia Retrieval Augmented Generation (RAG) que podia recuperar dinamicamente informações relevantes para responder, em tempo real, às consultas imediatas. A engenharia imediata também foi usada para adaptar ainda mais as respostas do sistema GenAI para ajudar a garantir a precisão e, posteriormente, superar os LLMs de código aberto que atualmente atendem ao mercado em questões de agronomia aplicada.

Para avaliar as capacidades do sistema, a equipe projetou um sofisticado sistema de pontuação que comparou as respostas do sistema GenAI, LLMs de código aberto e especialistas no assunto (SMEs). O conjunto de perguntas foi então expandido e um processo de validação automatizado foi criado. Os resultados foram impressionantes. Ao final do POC de 90 dias, o sistema GenAI estava respondendo com excelente precisão em todos os tópicos, criando grande confiança na equipe e nos usuários.

“É nossa obrigação aplicar os benefícios da IA de forma responsável e consciente”, diz Edward Bobrin, diretor executivo de consultoria de tecnologia, líder de dados e IA da Ernst & Young LLP. “As equipes da EY têm uma compreensão profunda do potencial da IA e dos riscos associados.”

“Em alguns aspectos, o sistema é capaz de superar o que um único indivíduo pode armazenar em seu cérebro”, disse Kurdys. "Pode não substituir o conhecimento de um especialista em um tópico específico. No entanto, é uma ajuda poderosa nas mãos dos agrônomos com base em sua velocidade de recuperação de conhecimento e amplitude de informações acessíveis. Isso ilustra o verdadeiro potencial da tecnologia.”


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Melhor se torna o mundo de negócios

Aumentar o impacto do GenAI impulsiona rendimentos sustentáveis

A Bayer está ajudando a democratizar o conhecimento agronômico.

O sistema GenAI está acelerando e facilitando o fluxo de informações, auxiliando os consultores agronômicos, oferecendo prontamente conselhos e informações sobre o produto na ponta dos dedos, em segundos.

Em apenas alguns meses, algumas centenas de funcionários da BCS começaram a usar com sucesso o sistema GenAI. “Eu fiz algumas perguntas muito específicas e obtive respostas muito específicas. Na maioria dos casos, as respostas foram 100% corretas”, disse um usuário.

O uso da ferramenta se estendeu até mesmo além de sua finalidade inicial. Os funcionários da BCS usaram com sucesso a ferramenta para montar materiais de marketing e treinar novos representantes de vendas. “Os usuários continuam descobrindo maneiras de aproveitar a ferramenta para obter eficiência em microtarefas, o que é ótimo porque essa é a marca de um produto de tecnologia”, observou Kurdys.

O POC consolidou o compromisso contínuo da Microsoft com a agricultura e incutiu confiança na BCS usando a plataforma Azure para agregar valor.

“Essa é uma das implantações GenAI mais bem-sucedidas que eu já vi na plataforma Azure”, diz Phillip Renfro, executivo de contas estratégicas da Microsoft. “E isso ocorre em grande parte porque a equipe da EY impulsionou os negócios e o valor para o cliente na implantação de nossa tecnologia de classe mundial.”

Durante todo o processo, a BCS estava pensando no próximo horizonte, e o sucesso desse POC ampliou sua visão de GenAI e automação. Na verdade, a Bayer pretende expandir o piloto do sistema GenAI em toda a organização, para parceiros.

Se pudermos traduzir os insights e o conhecimento do produto desse sistema para os idiomas usados nos países em desenvolvimento e fornecer saídas de voz e móveis, isso poderá melhorar substancialmente a segurança alimentar global.

A longo prazo, a BCS está considerando como a GenAI poderia enfrentar um conjunto muito mais amplo de desafios — capacitando os responsáveis por alimentar o mundo.

“Uma restrição que limita o fornecimento de alimentos em todo o mundo é a escassez de conhecimento agronômico e de produtos em áreas onde a agricultura de subsistência é predominante”, diz Kurdys. “Se pudermos traduzir os insights e o conhecimento do produto desse sistema para os idiomas usados nos países em desenvolvimento e fornecer saídas de voz e móveis, isso poderá melhorar substancialmente a segurança alimentar global. O potencial de informar melhor e com mais precisão os agricultores em todo o mundo é extraordinário — excede em muito tudo o que vimos antes.”

A capacidade de aumentar a produtividade de forma sustentável e impactar o suprimento de alimentos é um ótimo exemplo de como a GenAI está ajudando a construir um mundo de negócios melhor.

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